Preguntas de entrevista de administración de Hadoop más comunes para estudiantes de primer año [2022]
Publicado: 2021-01-03Los administradores de Hadoop se cuentan como uno de los profesionales mejor pagados de la industria. Además de esto, la recopilación y el uso de datos han aumentado exponencialmente día a día. Con este aumento, la demanda de personas que puedan trabajar fácilmente con Hadoop también va en aumento. En este blog, lo guiaremos a través de algunas de las preguntas importantes de las entrevistas realizadas a los profesionales de Hadoop.
Debe leer las preguntas y respuestas de la entrevista de Hadoop
Q1. Explicar algunas aplicaciones industriales de Hadoop.
R: Apache Hadoop, conocido popularmente como Hadoop, es una etapa de programación de código abierto para el análisis adaptable y difundido de grandes volúmenes de información. Brinda una investigación rápida, superior y práctica de la información organizada y no organizada producida dentro de la organización. Actualmente se utiliza en prácticamente todas las oficinas y dominios.
Algunos usos industriales importantes de Hadoop:
- Vigilancia del tráfico en las carreteras.
- Preparativos de transmisión.
- Administración de contenidos y archivo de correos.
- Preparación de signos neuronales de cerebro de roedores utilizando un clúster de Hadoop.
- Identificación de fraude.
- Las promociones que se enfocan en las etapas están utilizando Hadoop para capturar y desglosar la información de transferencia, intercambio, video y medios en línea.
- Supervisar contenido, publicaciones, imágenes y grabaciones a través de etapas de medios en línea.
- Investigar continuamente la información del cliente para mejorar la ejecución del negocio.
- Campos de área pública, por ejemplo, información, protección, protección digital y exploración lógica.
- Acceder a información no estructurada, por ejemplo, el rendimiento de dispositivos médicos, notas de especialistas, correspondencia médica, información clínica, resultados de laboratorio, informes de imágenes e información financiera.
Q2. Compare Hadoop con sistemas informáticos paralelos.
R: Hadoop es un marco de registro distribuido que le permite almacenar y manejar volúmenes monstruosos de información en máquinas remotas, ocupándose de las repeticiones de información no deseadas.
La ventaja esencial de Hadoop es que, dado que la información se almacena en unos pocos centros, llamados nodos, es más fácil tratarla de manera adecuada. Cada concentrador o nodo puede manejar la información almacenada en él en lugar de invertir energía en mover la información una y otra vez.
Sorprendentemente, en el marco de procesamiento de RDBMS, podemos realizar consultas sobre información de forma continua. Sin embargo, no es productivo almacenar información en tablas, registros y secciones, especialmente cuando los datos se encuentran en grandes volúmenes.
Lea: ¿Cómo convertirse en administrador de Hadoop?
P3 Nombre los diferentes modos en los que se puede ejecutar Hadoop.
R: Modo independiente : el método predeterminado de Hadoop hace uso de un marco de almacenamiento local para recibir la entrada y entregar la salida. Este modo se utiliza esencialmente debido a las sencillas opciones de depuración y no es compatible con HDFS.
No se necesita una configuración personalizada para los registros mapred-site.xml, center site.xml y hdfs-site.xml. Este modo funciona mucho más rápido que otros modos.
- Modo pseudodistribuido (clúster de un solo nodo) : en este modo, para los 3 registros de los que hablamos anteriormente, necesitamos una configuración separada. Para este modo, todos los demonios se ejecutan en un nodo y, en este sentido, los concentradores Maestro y Esclavo se vuelven esencialmente iguales.
- Modo totalmente distribuido (clúster multihub) : este modo se define como el período de creación de Hadoop en el que la información se utiliza y se dispersa en unos pocos nodos en un clúster de Hadoop. Los concentradores separados se distribuyen como Maestro y Esclavo.
P4: Explique la principal diferencia entre InputSplit y el bloque HDFS.
R: Un bloque se puede definir como una representación física de información y datos, mientras que la división es la representación lógica de cualquier dato presente en el bloque. Split funciona como un puente entre el bloque y el mapeador.
Supongamos que tenemos 2 bloques:
- yo nnnnnnnnn
- estoy feliz
Si nos atenemos a los principios del mapa, leerá el Bloque 1 de ii a ll, pero no sabrá cómo leer el Bloque 2 en esa situación. Para resolver esto, necesitaremos un paquete lógico del Bloque 1 y el Bloque 2 que se pueda leer fácilmente como un solo bloque. Aquí es donde entra en juego Split.
Además, split forma un par clave-valor utilizando InputFormat y crea múltiples registros del lector y los procesa en el mapa para su posterior procesamiento por parte de InputSplit. También nos brinda la flexibilidad de almacenamiento, lo que nos permite aumentar el tamaño de división para disminuir la cantidad total de mapas que se forman.
P5: nombre algunos formatos de entrada comunes utilizados en Hadoop.
R: Existen principalmente 3 formatos de entrada en Hadoop:
- Formato de entrada de texto : se utiliza de forma predeterminada en Hadoop.
- Formato de entrada de valor-clave : Mayormente preferido cuando los archivos de texto se dividen en varias líneas.
- Formato de entrada de archivo de secuencia : se utiliza principalmente para leer archivos en secuencia.
Lea también: Ideas y temas del proyecto Hadoop
P6: Enumere los componentes principales de cualquier aplicación de Hadoop.
R: Los principales componentes de Hadoop son:
- HBase para almacenar datos
- Apache Flume, Sqoop, Chukwa: utilizado como componente de integración de datos
- Ambari, Oozie y ZooKeeper: componente utilizado para la gestión y el control de datos
- Thrift y Avro: componentes de serialización de datos
- Apache Mahout and Drill: para fines de inteligencia de datos
- Hadoop común
- HDFS
- Mapa de HadoopReducir
- HILO
- CERDO y COLMENA
P7: ¿Qué es la "conciencia de rack"?
R: NameNode en Hadoop usa el sistema Rack Awareness para decidir cómo están los bloques y sus copias en el grupo Hadoop. El tráfico entre DataNodes dentro de un rack similar está limitado por las definiciones de rack. En este sistema, las dos primeras réplicas de un bloque se almacenarán en un estante y la tercera réplica se almacenará en un bloque diferente.
Conclusión
Espero que les haya gustado nuestro blog sobre las preguntas de la entrevista del administrador de Hadoop . Sin embargo, es realmente importante tener un conjunto exhaustivo de habilidades y conocimientos de Hadoop antes de presentarse a la entrevista. Puede consultar algunos de los tutoriales importantes de Hadoop en nuestro blog aquí,
Tutorial de Hadoop: Guía definitiva para aprender Big Data Hadoop 2022
¿Qué es Hadoop? Introducción a Hadoop, características y casos de uso
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